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    <title>AI创想 - LangGraph智能体</title>
    <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=forumdisplay&amp;fid=43</link>
    <description>Latest 20 threads of LangGraph智能体</description>
    <copyright>Copyright(C) AI创想</copyright>
    <generator>Discuz! Board by Comsenz Inc.</generator>
    <lastBuildDate>Fri, 26 Jun 2026 22:16:38 +0000</lastBuildDate>
    <ttl>60</ttl>
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      <title>AI创想</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/</link>
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      <title>基于RAG的企业智能客服项目，已拿70万offer！</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1586</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
✨项目目标
基于 RAG 构建一套企业智能客服系统]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>AI小编</author>
<enclosure url="https://www.llms-ai.com/data/attachment/forum/202606/17/083404dvex4vaeatydbov9.png" length="843596" type="image/jpeg" />      <pubDate>Tue, 16 Jun 2026 23:51:50 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Ollama+LangGraph构建本地化法律AI工作流：数据主权与隐私安全实践</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1584</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
 1. 项目概述：当AI工作流开始“关起门来干活”

 你有没有过这种感觉：手头正处理一份刚签完的并购协议，或者客户发来的未公开产品白皮书，你本能地想让AI帮你快速梳理风险点、提取关键条款、甚至生成初版法律意见——但鼠标悬停在那个“发送”按钮上时 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>米落枫</author>
      <pubDate>Tue, 16 Jun 2026 23:49:49 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>Langgraph</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1582</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
概述

为什么选用 langraph



 langchain和langgraph



langchain适合 工具集成，langgraph擅长 智能体之间
剩下的内容全都扔到网盘里了


原文地址：https://blog.csdn.net/qq_62260432/article/detai ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
<enclosure url="https://www.llms-ai.com/data/attachment/forum/202606/17/080224ewy9ecug1cce9c5u.png" length="549330" type="image/jpeg" />      <pubDate>Tue, 16 Jun 2026 23:42:04 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>LangChain与LangGraph核心区别解析</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1572</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
LangChain与LangGraph是当前大语言模型（LLM）应用开发中两个紧密相关且极具影响力的开源框架。它们源于LangChain AI公司，设计哲学互补，旨在解决不同维度的LLM工程化问题，共同构成了构建复杂智能应用的强大工具集。
一、核心定位与哲学对比

两者的核 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
      <pubDate>Sat, 06 Jun 2026 23:09:54 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>LangGraph之图模型</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1566</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
LangGraph之图模型

概述

LangGraph 是一个基于图模型的流程编排框架，它通过\&quot;节点(Node)+边(Edge)+状态(State)\&quot;的统一抽象，实现了灵活、解耦、可工程化的任务编排。这种设计使得复杂的工作流能够以直观、可维护的方式构建和执行。
核心组件

1. 节点  ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
      <pubDate>Tue, 02 Jun 2026 23:41:32 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>LangGraph 是什么？为什么它越来越像 AI Agent 时代的“操作系统”</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1549</link>
      <description><![CDATA[作者：羑悻的小杀马特.

这就是一个典型的 Workflow。
 它的优点是清晰、稳定、可复现，适合那些规则相对明确、执行路径相对固定的任务。
所以 Workflow 的重点不是“聪明”，而是：
把任务稳定地按设计好的方式跑完。
3. Agent 和 Workflow 的区别是什么？

这是最值得 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>米落枫</author>
      <pubDate>Wed, 20 May 2026 23:18:00 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>【LangGraph】一.LangGraph 到底是什么</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1530</link>
      <description><![CDATA[作者：hrhcode
目录
核心思想
从 LangChain 的局限说起
LangGraph 的解决方案
四个核心概念
1. State（状态）
2. Node（节点）
3. Edge（边）
4. Graph（图）
实际例子：带循环的检索
LangGraph vs LangChain
运行机制
为什么用图结构
总结
[hr]核心思想

LangGraph 是 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
      <pubDate>Tue, 19 May 2026 00:34:53 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>使用 LangGraph 构建、部署到 LangGraph Cloud 并通过 LangGraph Studio 查看的代理进行了完整的端到端演练</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1527</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
使用 LangGraph 构建、部署到 LangGraph Cloud 并通过 LangGraph Studio 查看的代理进行了完整的端到端演练

介绍

考虑到语言和人工智能的交汇，发展速度非常快。而 LangChain 发现自己处于塑造生成式人工智能应用程序开发和管理方式的前沿。
关于生成 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
      <pubDate>Sat, 16 May 2026 23:42:34 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>LangGraph底层API学习</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1524</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
文章目录

说明一 LangGraph图结构对象创建
1.1 LangChain图结构概念1.2 手动构建图流程1.3 借助Pydantic对象创建状态1.4 创建条件分支图1.5 创建条件循环图
二 搭建多轮对话问答机器人
2.1 LangGraph中多轮对话实现方法2.2 接入大模型2.3 搭建对话机器 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
      <pubDate>Fri, 15 May 2026 00:05:53 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>【LangGraph】Python SDK：连接 LangGraph API 的客户端实现</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1522</link>
      <description><![CDATA[作者：彬彬侠
LangGraph Python SDK 参考

LangGraph Python SDK 提供了用于连接 LangGraph API 的客户端实现，包含异步（get_client(url=\&quot;http://localhost:2024\&quot;) 或 LangGraphClient）和同步（get_sync_client(url=\&quot;http://localhost:2024\&quot;) 或 SyncLangGraphClient ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
      <pubDate>Thu, 14 May 2026 23:43:22 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>智能体框架-LangGraph</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1520</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
与前面介绍的基于“对话”的框架（如 AutoGen 和 CAMEL）不同，LangGraph 将智能体的执行流程建模为一种状态机（State Machine），并将其表示为有向图（Directed Graph）。在这种范式中，图的节点（Nodes）代表一个具体的计算步骤（如调用 LLM、执行工具 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
      <pubDate>Thu, 14 May 2026 00:41:41 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>掌握LangGraph：构建复杂AI应用，从入门到精通（收藏版）</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1519</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
掌握LangGraph：构建复杂AI应用，从入门到精通（收藏版）

LangGraph是一个强大的多智能体框架，用于构建基于大模型（LLM）的复杂、有状态、多智能体应用。本文将全面介绍LangGraph的核心概念，包括图结构、节点、边、状态管理等，并深入讲解Supervisor ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>米落枫</author>
      <pubDate>Thu, 14 May 2026 00:36:52 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>langGraph从入门到精通（一）——langgraph概念解析</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1518</link>
      <description><![CDATA[作者：小陈phd
LangGraph从入门到精通（一）——LangGraph概念解析

在大模型智能体（Agent）技术快速落地的当下，构建具备复杂逻辑、状态记忆与高扩展性的智能系统成为开发者核心需求。LangGraph作为基于图计算的有状态Agent框架，为这一需求提供了系统性解决方案。本 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>米落枫</author>
      <pubDate>Wed, 13 May 2026 23:43:33 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>LangGraph 状态图编排深度解析</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1506</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
[hr]参考资料

LangGraph 官方文档LangGraph GitHubLangGraph 示例

原文地址：https://blog.csdn.net/yunyi_chi/article/details/158039668]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>AI小编</author>
      <pubDate>Sun, 10 May 2026 07:16:43 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>LangGraph基础：带你系统性了解LangGraph中的必备知识</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1503</link>
      <description><![CDATA[作者：风生水气
        为什么写这一篇？最近在看一个项目的时候遇到langGraph（关于这个项目的原理分析我会在专栏中后续更新），其中有使用langGraph定义了一个agent的逻辑处理图。为了方便后续大家理解项目原理，在这里单开一篇先介绍一下langgraph的一些基本概念和 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>AI小编</author>
      <pubDate>Sat, 09 May 2026 23:05:33 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>AutoGen、Dify、LangGraph联系和区别</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1500</link>
      <description><![CDATA[作者：AI Agent首席体验官
AutoGen 是什么

AutoGen 是微软开源的框架，旨在通过多代理对话构建和优化大型语言模型（LLM）应用程序。它支持多个智能体（代理）通过对话协作，以完成复杂任务，从而简化工作流的编排、优化和自动化。
主要特点：

多代理协作：AutoGen 支 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
      <pubDate>Thu, 07 May 2026 02:47:37 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>LangGraph框架 状态图&amp;节点&amp;边&amp;Send</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1489</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
什么是LangGraph

Langgraph是一个用于构建循环、有状态的多智能体（Multi-agent）应用的框架，它的特点是：
持久执行：构建能够在失败后持续运行、长时间运行并从中断处恢复的代理。
人机交互：通过在任何时候检查和修改代理状态，融入人工监督。
综合 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
      <pubDate>Thu, 30 Apr 2026 06:06:23 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>用 LangGraph 构建 Agent 逐步指南</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1455</link>
      <description><![CDATA[作者：CS实验室
引言

在人工智能领域，检索增强生成（RAG）系统已成为处理简单查询并生成上下文相关响应的常见工具。然而，随着对更复杂人工智能应用需求的增长，我们需要超越这些检索能力的系统。于是，AI 智能体（AI Agent）应运而生——这些自主实体能够执行复杂的 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>米落枫</author>
      <pubDate>Sat, 18 Apr 2026 23:51:56 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>收藏必备！LangGraph多智能体集成框架从入门到实战指南</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1448</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
本文全面介绍了LangGraph多智能体集成框架，通过图结构实现复杂工作流，支持状态管理、条件分支、人机协作等高级功能。详细讲解了核心概念如节点、边、状态合并策略，以及多智能体架构中的Supervisor和Swarm模式。最后展示了Java版本LangChain4J和LangGr ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>AI小编</author>
      <pubDate>Fri, 17 Apr 2026 05:07:56 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>一步步教你LangGraph Studio：可视化调试基于LangGraph构建的AI智能体</title>
      <link>https://www.llms-ai.com/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=1441</link>
      <description><![CDATA[作者：CSDN博客
之前我们在第一时间介绍过使用LangChain的LangGraph开发复杂的RAG或者Agent应用，随着版本的迭代，LangGraph已经成为可以独立于LangChain核心，用于开发多步骤、面向复杂任务、支持循环的AI智能体的强大框架。
近期LangGraph推出了一个使得复杂AI智能体 ...]]></description>
      <category>LangGraph智能体</category>
      <author>创想小编</author>
      <pubDate>Wed, 15 Apr 2026 02:06:08 +0000</pubDate>
    </item>
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